1.生成AIの歴史
（１）ＧＡＮの概要と欠点
（２）Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ Ｍｏｄｅｌの概要
イ．ＣＬＩＰ
ロ．ＬＤＭ
2.環境設定
（１）開発環境設定
（２）画像生成スクリプトによる画像生成
3.画像生成AIの仕組み
（１）テキストのベクトル化
（２）テキストエンコーダの事前学習の仕組み
イ．対照学習
（３）画像生成器（ＬＤＭ)の構造
イ．ＬＤＭの構成要素（Ｓｃｈｅｄｕｌｅｒ、Ｕ－Ｎｅｔ、ＶＡＥ)
ロ．ＬＤＭによるノイズ除去
ハ．Ｕ－Ｎｅｔの構造
ニ．Ｕ－Ｎｅｔ部分の実装
（４）ｉｍｇ２ｉｍｇの仕組みと実装
4.応用技術
（１）Ｔｅｘｔｕａｌ Ｉｎｖｅｒｓｉｏｎ
（２）Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｎｅｔの仕組みと利用法
（３）大規模モデルのチューニング
イ．ＬｏＲＡ
（４）製造現場における利用例
（５）生成ＡＩの将来への展望
5.まとめ
（１）質疑応答
≪担当予定講師≫
株式会社 soda AIエンジニア 國田 圭佑
コース番号 V0571 Stable Diffusionで学ぶ画像生成AIの仕組み～業務に活かす画像生成AI～
訓練日程
6/19(木)～6/20(金)
実施時間帯
10:00～16:45
（昼休憩45分）
総訓練時間
12時間
受講料
23,500円
定員
12名
対象者
～ハンズオンで学ぶ画像生成AIの仕組みと業務への活用法～
AIの概要を理解している方で、画像生成AIの仕組みと業務への活用法を学びたい方
≪訓練内容の概要≫
昨今、生成AIの技術は、音楽制作やDNA配列の合成、そして新薬の発見にも利用されるようになっています。特に、Stable Diffusionを始めとした画像生成AIは、今や様々な場面で見られるようになりました。今後、我々が新たな着想を得たり、新しいビジネスアイデアを浮かべたりするために、画像生成AI技術を理解しておくことは、必要不可欠です。そこで、本セミナーでは最先端の画像生成AI技術の仕組みについて、実習を通して理解します。
≪前提知識≫
Pythonの基礎知識
AIの概要を理解している方で、画像生成AIの仕組みと業務への活用法を学びたい方
≪訓練内容の概要≫
昨今、生成AIの技術は、音楽制作やDNA配列の合成、そして新薬の発見にも利用されるようになっています。特に、Stable Diffusionを始めとした画像生成AIは、今や様々な場面で見られるようになりました。今後、我々が新たな着想を得たり、新しいビジネスアイデアを浮かべたりするために、画像生成AI技術を理解しておくことは、必要不可欠です。そこで、本セミナーでは最先端の画像生成AI技術の仕組みについて、実習を通して理解します。
≪前提知識≫
Pythonの基礎知識
訓練内容
使用機器・教材
パソコン、インターネット、GoogleColaboratory
持参品・服装
実施場所
高度ポリテクセンター
備考
画像生成AIの技術は日々していることを踏まえ、カリキュラム内容が若干変更する可能性があります。セミナーではSD２を利用予定です。
実習ではGoogleアカウントが必要になります。事前にGoogleアカウントをご用意ください。普段使いのアカウントではなく、新規アカウントを取得することを推奨します。
実習ではGoogleアカウントが必要になります。事前にGoogleアカウントをご用意ください。普段使いのアカウントではなく、新規アカウントを取得することを推奨します。
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